Hoe kunstmatige intelligentie ons dagelijks leven kan vereenvoudigen

De uitvinder van Radbot, Damon Hart-Davis, legt uit waarom we het simpel moeten houden terwijl de industrie slimme verwarmingstechnologieën ontwikkelt

Smart tech breidt zich steeds meer uit in ons dagelijks leven, van horloges die bellen tot gloeilampen die je vanaf je telefoon kunt bedienen. Maar is er een verschil tussen wat consumenten denken dat ze willen en de juiste soorten technologieën voor hun levensstijl?

Het toppunt van slimme technologieën zijn diegene die hun leven gemakkelijker maken, niet ingewikkelder. Dus bij het ontwerpen van een nieuwe oplossing moet er een balans worden gevonden tussen het aanbieden van de nieuwste trends op het gebied van data en kunstmatige intelligentie, en de daadwerkelijke hoeveelheid 'slimme' technologie die nodig is om de klus te klaren.

Een kwestie van controle

Bij het kiezen van een verwarmingsregeling variëren de opties op het gebied van automatisering, comfortoptimalisatie en kosten- en CO2-besparingen. De mogelijkheid om de technologie te beheersen is vaak ook belangrijk en hangt af van de stijl van elke gebruiker.

Aan de andere kant van de medaille is er de voorkeur van de gebruiker, beïnvloed door comfort, betrokkenheid en technische knowhow. Met een scala aan verschillen om rekening mee te houden, is het onwaarschijnlijk dat we een one-size-fits-all smart device kunnen ontwikkelen, maar als we in de buurt komen, waar moeten we dan rekening mee houden?

Comfort is subjectief

Comfort is technisch best een uitdaging om aan te pakken. Ten eerste is het volledig subjectief, maar het is ook onderhevig aan vochtigheid, stralingstemperaturen (van oppervlakken om ons heen) en tocht, samen met andere omgevingsfactoren zoals het weer en de bouwstof.

Mannen en vrouwen hebben de neiging om verschillende temperaturen te prefereren, maar hetzelfde kan ook gelden voor andere huisbewoners, zoals ouderen, zieken en zuigelingen.

Geografie en het weer zijn factoren

Interne en externe omgevingen kunnen ook een grote rol spelen in welk type technologie geschikt is. Niet alle ‘slimme technologieën’ zijn geschikt voor lekkende panden, waarbij het verwarmingssysteem moeite heeft om bij te blijven. Maar aan de andere kant is veel van de Britse woningvoorraad verbeterd als gevolg van de progressieve levensstandaard.

In de jaren 60 waren de door de overheid aanbevolen normen voor ruimteverwarming een respectabele 18,3 C in woon- en eetruimtes, maar een kille 12,7 C in de keuken! Tegenwoordig worden thermostaten doorgaans ingesteld tussen 21⁰C in woonruimtes en 18⁰C elders.

De manier waarop we onze verwarming gebruiken, verschilt ook van land tot land. In het VK zetten veel inwoners hun verwarming 's nachts uit, terwijl in Noord-Europese landen waar de winter strenger is, de bewoners hun temperatuur een paar graden terugzetten om te voorkomen dat de leidingen 's nachts bevriezen.

Dus, wat kan worden geoptimaliseerd?

Bezetting is een variabele die zich goed leent om geoptimaliseerd te worden. Veel bestaande marktaanbiedingen bewaken de bezettingsgraad van het hele huis, maar AI-gestuurd kamer-voor-kamerbeheer tilt het naar een hoger niveau. Om het concept te bewijzen, Vestemi heeft onlangs producttests uitgevoerd voor zijn slimme radiatorthermostaat, Radbot, in het Energy House van de Universiteit van Salford, een groot rijtjeshuis met twee slaapkamers, gebouwd in een klimaatgestuurde onderzoeksfaciliteit.

Uit het onderzoek bleek dat in een typische periode van 24 uur de slaapkamers ongeveer 80% van de tijd dat ze werden verwarmd niet bezet waren, wat een aanzienlijke kans op besparingen biedt met de juiste technische oplossing. Radbot werd op de radiatoren van het Energiehuis gemonteerd en nam de volgende dagen bezettingspatronen waar om een ​​profiel van het kamergebruik op te bouwen.

In tegenstelling tot andere op bezetting gebaseerde oplossingen, zoals programmeerbare zoneverwarming, die in strijd zijn met veranderende gebruikspatronen en slechte programmering, houden nieuwe innovaties zoals Radbot het gebruik in realtime in de gaten en passen zich aan de gebruiker aan.

Als simpel slim is

Minimale gebruikersbetrokkenheid is de schoonheid die ten grondslag ligt aan realtime, op bezetting gebaseerde oplossingen. Maar in de wereld van vandaag, waar gebruikerscontrole als koning op de markt wordt gebracht, kan zo'n slanke en minimaal invasieve oplossing hetzelfde werk doen? Absoluut. In feite is het uitgangspunt dat het zo goed werk doet dat de gebruiker niet hoeft in te grijpen, het zal bijna altijd aan zijn wanneer je het nodig hebt, en als dat niet het geval is, is er een eenvoudige overschrijving.

Slimme radiatorthermostaten leren nieuwe bezettingspatronen door observatie en bieden een kamer-voor-kamer oplossing zonder ingewikkelde programmering. Dus hoewel veel mensen denken dat ze een flitsende app willen, profiteren ze eigenlijk van een eenvoudig stukje AI dat hun verwarming voor hen afstemt, wat zowel geld als koolstof bespaart.

AI-technologieën in het algemeen zijn overal om ons heen, van de stop-start-functie in onze auto tot de manier waarop veel van onze smartphone-apps werken om onze ervaring aan te passen. Maar de toekomst van slimme energie draait om het simpel houden, het ontwerpen van producten waarbij de gebruiker op de eerste plaats komt en het slimme aspect op de tweede plaats. Slimme radiatorthermostaten zijn een oplossing voor iedereen en vinden de balans tussen voldoende automatisering om het verschil te maken, zonder concessies te doen aan comfort of de mogelijkheid om gebruikers controle te bieden.

De auteur van deze blog is Damon Hart-Davis